基于GAF-CNN的机组振动信号特征提取方法研究

随着水电机组运行时间增长,机组运行数据不断增加,在机组健康状态识别过程中存在着健康样本过多、特征参数不明显等问题。本文结合格拉姆角场(GAF)与卷积神经网络(CNN)在特征表达与提取方面的优势,对水电机组健康运行数据进行处理。通过格拉姆角场将机组振动信号进行编码并生成相应特征图像,进而将其输入至卷积神经网络(CNN)模型以达到特征提取及分类的目的。使用仿真数据与机组实测数据,将GAF-CNN模型与传统长短期记忆(LSTM)网络模型进行对比,结果表明,GAF-CNN模型的特征提取方法具有更高的准确度与鲁棒性,在面对更长时间序列数据时依然能保持良好的准确度与抗噪性能,为水电机组健康评估模型性能提升提供数据基础。

水轮发电机组压力脉动及稳定性分析

水轮发电机组作为水力发电站的核心设备,在长期运行过程中不可避免地产生振动和压力脉动问题,长期振动会加速机械零件的磨损和疲劳,降低机组的寿命和可靠性,还可能导致机组的不稳定运行,甚至引发严重事故,对发电站的安全性构成威胁。这些振动和脉动问题源自多方面因素,其中包括水流的动态性、叶轮的设计与制造质量、以及机组与水力系统之间的复杂相互作用。这些振动和压力脉动问题对水轮发电机组的性能、可靠性和安全性都带来了负面影响。因此,深入研究水轮发电机组在运行过程中的振动和压力脉动问题,寻找有效的解决方案显得尤为重要。通过对安砂水电站3号机组实验数据的分析,深入探讨了水轮发电机组压力脉动及振动引起的运行稳定性问题。通过利用秩和检验以及皮尔逊相关性系数对水轮机组运行过程中的压力脉动、振动和摆度信号进行分析,发现水轮机组整体信号之间存在较强的相关性,尤其是在摆度信号中。最后,从水轮发电机组的设计、运行和维护各个阶段,探讨了降低水轮发电机组运行中产生的压力脉动及振动问题的方法与策略。通过采取这些措施,我们可以有效地降低振动和压力脉动问题带来的负面影响,确保水轮发电机组安全、稳定地运行,为可持续能源的发展做出贡献。

基于层次分析与改进模糊评价的水电机组检修效果综合评价

为综合评价水电机组检修效果,考虑水电机组工况多变的特点,提出了基于层次分析法(AHP)与改进模糊评价法的水电机组检修效果综合评价模型,首先依据实际电站建立了水电机组检修效果综合评价指标体系;然后,结合AHP主观权重法和Critic方法构建了权重综合计算模型,获取各层指标综合权重;接着研究了水电机组设备检修效果评价指标量化方法,将量化的水电机组设备检修效果评价指标应用于模糊评价模型中,求解各指标模糊评判矩阵,给出水电机组检修前后综合得分,实现水电机组检修效果定量评估;最后以实际电站机组为例,利用多工况下的监测数据,验证了所提方法的有效性。

基于连续小波分析与深度可分离卷积的水电机组工况识别

为快速、准确地判定水电机组运行状态,提出了一种基于连续小波分析与深度可分离卷积相结合的工况识别方法。该方法首先采集水电机组不同运行工况下的振动信号,通过连续小波变换对其进行解析,并获取其多尺度时频联合分布信息。随后,对时频信息进行了数据归一化、几何尺寸变换和格式转换等一系列处理,将其转换为数字图像形式。最后,构建了深度可分离卷积神经网络模型,依据数字图像信息对模型进行参数训练,该模型能够有效区分机组不同出力工况及过渡工况。根据我国西南地区某水电站的一台轴流转桨式水电机组的振动信号,采用所提方法实现了机组多种工况的识别,正确率达到98.06%。

水轮发电机组维修吊装自动控制算法研究

常规的水轮发电机组维修吊装自动控制,主要采用估算驱动距离得出自动控制结果,忽略了吊装运动副的自由度约束,导致自动控制结果稳定性不高。因此,提出水轮发电机组维修吊装自动控制算法研究。对维修吊装吊臂等关键零部件强度进行分析,在此基础上动力学分析吊装控制轨迹,基于分析结果为运动副添加自由度约束,分析控制反馈定位信息,循环迭代生成自动控制算法。实验结果表明,所提算法应用后得出的水轮发电机组维修吊装自动控制结果,表现出的平均稳定性为0.941,满足了维修吊装控制的实际需求。

水轮发电机组动不平衡产生的原因及影响分析

探讨了水轮发电机组产生动不平衡的原因及其带来的影响;概述了水轮发电机组的基本工作原理及其关键组成部分;分析了造成动不平衡现象产生的多种原因,包括机械不平衡力、电磁不平衡力和水力不平衡等;详细阐述了动不平衡对机组振动、稳定性和运行效率造成的影响及其对设备寿命和安全性具有的潜在威胁。通过对动不平衡故障诊断与排除方法的介绍,为水轮发电机组的维护和故障处理提供了有价值的参考内容。

水电机组一次调频与自动发电控制协调策略优化研究

为保证电网和发电机组之间协调稳定运行,部分主力水电机组采用了小网开度模式,但该模式下的水电机组一次调频性能与自动发电控制功率调节均达不到电网稳定运行的要求。因此,研究了水电机组一次调频与自动发电控制协调策略优化,通过优化监控功率调节和一次调频之间的协调配合关系,提升机组的小网开度模式下的功率调节性能和调频动作性能;同时,使水电机组适应电网异步运行后的机组负荷波动和频率变化特性,以满足电网对大型水电机组的运行管理要求,最后通过实验验证策略的可行性。

基于隐马尔可夫和逆推法的水力发电机部件动态检修策略研究

为提升现有水力发电机部件检修策略制定水平,提出一种基于隐马尔科夫和逆推法的水力发电机部件动态检修策略制定方法。以水电站水力发电机轮转叶片为研究对象,基于隐马尔科夫模型预测轮转叶片不同裂纹状态的可能停留时间,以动态更新检修周期;根据状态预测结果,基于逆推法量化轮转叶片不同裂纹状态的风险贡献率,以制定差异化的个体最优检修策略。结果表明:该方法可以有效降低风险概率,减少检修成本。研究结果可为工程实践提供理论基础。

全方位光纤测温在丰满水电站的应用

丰满水电站首次在发电机组转子上使用光纤测温技术,实现水轮发电机组全方位光纤测温的实际应用。文章介绍了水轮发电机组常用的测温方式和光纤测温的优势,围绕丰满水电站发电机组光纤测温系统组成,介绍实际应用中各部件测点,分析安装使用过程中容易出现的问题和目前的使用效果,为日后水电站或抽水蓄能机组光纤测温技术应用起到借鉴作用。

独立分量分析–经验模态分解特征提取在水电机组振动信号中的应用

提取出水电机组振动信号中故障特征和微弱征兆信号,可以更好地了解机组的运行状态和故障发展趋势,但由于水电机组多源振动信号的相互混叠,信号呈现出非线性、非平稳性,故障特征信号提取是该领域的一个难题。为此该文提出了一种基于独立分量分析(independent component analysis,ICA)和经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的特征提取新方法(ICA-EMD)。首先,用ICA将多通道振动信号分离成为统计独立分量;然后,对这些统计独立分量做自相关分析,消除环境噪声的影响;最后,对消噪后的所有统计独立分量统计逐一进行EMD分解,并将各个统计独立分量内蕴的同频本征模态函数进行累加重构,最终提取出能表征机组故障的本征模态函数。仿真信号和实测信号的试验验证表明,与其他方法相比,该方法在提取故障早期信号、微弱信号和突变信号方面更具优越性和有效性,提取结果更能满足实际工程应用需求。

基于引力搜索核聚类算法的水电机组振动故障诊断

核聚类是一类有效的水力发电机组振动故障诊断方法,为了解决核聚类有效性评价和核参数选择的问题,提出了一种引力搜索核聚类算法。首先建立以核Xie-Beni指标为目标的聚类模型;然后引入引力搜索框架,以聚类中心和核函数参数为优化变量,通过引力搜索求解核聚类模型;最后定义了基于核空间样本相似度的故障诊断模型。利用国际标准样本集对该方法进行分类测试,并将该方法应用于水电机组振动故障诊断。试验结果表明:与传统聚类方法相比,文中方法具有更高分类精度,且能对故障样本准确聚类并提取诊断模型参数,实现故障的准确诊断。

基于支持向量机的水电机组故障诊断

针对水电机组故障样本少的问题,将支持向量机引入水电机组故障诊断研究,提出一种结合小波频带分解与最小二乘支持向量机的水电机组故障诊断模型。基于机械设备"能量-故障"映射关系,运用小波分解提取机组振动信号各频带能量特征值,然后将能量特征值输入到多分类的支持向量机,实现对机组不同故障类型的识别。通过实验信号分析,表明将小波能量提取与支持向量机结合进行水电机组故障诊断是可行有效的,并具有较高的故障分辨能力,为水电机组故障诊断提供了新的方法和思路。

基于多Agent的智能控制-维护-管理系统的研究

为了实现生产过程自动化系统中控制、维护和技术管理 3方面的集成 ,将分布式人工智能中的多 Agent系统技术引入智能控制 -维护 -管理系统 ( ICMMS)的建模中 ,提出一种适用于底层生产过程自动化系统的 ICMMS的多 Agent模型 ,分析了各个 Agent的功能以及它们之间的协作关系。在 ICMMS平台的研制中应用了该模型 ,利用 Profibus- FMS实现了 Agent间的通信。

基于水电机组复合特征提取的RBFNN故障诊断

针对传统快速傅里叶变换(FFT)方法在非稳态信号分析上的局限和水电机组稳定性状态分析及故障诊断中过分依赖单一能量特征的不足,提出了集小波分析、模糊理论和径向基函数神经网络(RBFNN)优点于一体的基于复合特征提取的RBFNN故障诊断方法。首先采用小波分析方法对稳定性状态信号进行多频段分解、降噪,提取相对能量特征;运用模糊理论进行稳定性状态对过程参数变化响应的数值分析和量化,提取关系型征兆;然后将这2种特征组合,形成综合反映机组稳定性状态的复合特征向量;最后利用RBFNN诊断出机组的典型故障类型及其严重程度。工程应用结果表明,该方法能够全面准确地提取水电机组稳定性状态特征,在水电机组故障诊断上具有一定的可行性和有效性。

基于PNN的水轮发电机组振动故障诊断

概率神经网络(PNN)是一种训练速度快、结构简洁明了、应用广泛的人工神经网络。它采用贝叶斯分类决策理论建立系统的数学模型,以高斯函数作为激励函数,具有非线性处理和抗干扰能力强等特点。提出基于PNN的水轮发电机组振动故障诊断方法,并在水轮发电机组振动频谱波形特征的基础上,对几种典型故障模式进行了实例研究。理论分析和实例结果验证了基于PNN的水轮发电机组振动故障诊断方法是正确和有效的。

最小二乘支持向量机回归的HHT在水轮发电机组故障诊断中的应用

水轮发电机组的故障表现为振动信号中出现异常频率成分,Hilbert-Huang变换可自适应地将这种频率成分提取出来并形成时频谱。但变换过程中,当两侧端点不为极值点时,会造成三次样条拟合的极值包络线偏离实际值,并且随着分解的不断进行向内“污染”。提出基于最小二乘支持向量机回归的Hilbert-Huang变换,该方法采用最小二乘支持向量机回归的方法对原信号两端进行拓延,得到附加的极值点,再利用三次样条插值的方法得到上、下包络线,实现了准确的EMD分解。将改进后的Hilbert-Huang变化应用于水轮发电机组故障诊断中,结果表明,该方法有效抑制了端点效应,实现了故障的准确识别。

模糊聚类分析在水电机组振动故障诊断中的应用

水轮发电机组的振动与其他旋转机械的振动有很大不同 ,水力、机械、电气 3方面因素各自引起的振动形成的耦联、振动故障与振动特征的非一一对应性及多种振动在某部位的叠加 ,形成了水轮发电机组振动的复杂性 ,很难用准确的语言来描述振动的程度及振动是否存在 ,这就给振动原因的分析带来一定困难。采用模糊数学的方法 ,用隶属度来描述诸如“振动大”、故障“存在”或故障“严重”等此类模糊命题 ,比用传统的二值逻辑更实际地反映了机组的振动。在此基础上引用模糊理论中隶属度的概念来描述机组振动故障存在的倾向性 ,采用动态模糊聚类分析法分析机组振动的原因。通过实例检验表明 ,理论计算与现场检查结果相符 ,证明该方法具有良好的实际应用前景 。

模糊控制在水轮机调节系统中的应用

本文设计了一个模糊控制器 ,进而构建了一个基于模糊控制的自适应 PID控制器 ,对有功功率反馈的水轮机调节系统进行控制 ;利用模糊控制器的模糊推理能力来实现 PID控制器参数在线调整 ,以达到优化控制的目的。对简单电力系统的仿真结果表明 ,这种控制器与常规 PID控制器相比可以取得较好的控制效果 。

水轮发电机组检修的计算机仿真系统开发

为了解决水力发电厂检修人员的技术培训及制定合理、高效的检修方案等问题,采用计算机仿真技术、虚拟现实技术及多媒体技术相结合的方法,开发了水轮发电机组检修仿真系统.系统开发的关键技术包括水轮发电机组所有零件的三维数字化建模、检修技术和工艺知识库建立、三维可视化浏览技术、基于虚拟现实的动态装配仿真技术及多媒体技术.该系统已成功地用于某大型水力发电厂的人员培训和检修方案的辅助制定.

水电机组振动监测与故障诊断系统研究

介绍了振动在线监测与故障诊断系统 ,该系统能及时发现机组振动异常并报警 ,并且能对事故发生时刻的数据信息自动捕捉和存贮。同时基于专家知识 ,对机组故障进行诊断分析 。